Auto-Sync: 2026-03-21 01:45
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20a8cabec0
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# Arakava News — Live State
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> Auto-generiert: 2026-03-21 01:30
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> Auto-generiert: 2026-03-21 01:45
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## Service Status
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| Service | CT | Status |
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homelab-ai-bot/STATE.md
Normal file
78
homelab-ai-bot/STATE.md
Normal file
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# Hausmeister Bot - STATE
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**Stand:** 21.03.2026
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**Status:** laeuft, aber in inkonsistentem Umbauzustand
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## Kurzfassung
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Der Bot ist aktuell nicht in einem sauberen Zielzustand.
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Er wurde von `local-only` auf ein teilweises Hybrid-Routing umgebaut, ohne die Gesamtarchitektur sauber abzuschliessen.
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Dadurch funktioniert ein Teil der Anfragen besser, aber der Systemzustand ist inkonsistent und nicht final.
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## Aktueller Live-Zustand
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- `hausmeister-bot.service` ist aktiv.
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- `llm.py` hat uncommittete Live-Aenderungen.
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- Standardmodell in `llm.py`: `qwen3-vl:32b`
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- Online-Textmodell in `llm.py`: `openai/gpt-4o-mini`
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- Auf dem Ollama-Server ist aktuell kein Modell vorgeladen (`/api/ps` leer).
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## Was aktuell geroutet wird
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### Lokal
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- normale Textaufgaben ohne Preis-/Recherche-Trigger
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- normale Bildaufgaben
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- Tool-Nutzung allgemein ueber `tool_loader`
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### Online (`openai/gpt-4o-mini`)
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- Preisfragen
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- Web-/Recherchefragen anhand einfacher Keyword-Heuristik in `llm.py`
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- Bildanfragen mit Preisbezug
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## Was daran kaputt / unsauber ist
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1. Das System ist nicht mehr rein `local-first`.
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Standardziel war: Standardaufgaben lokal, online nur als klarer Sonderfall.
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Aktuell entscheidet eine einfache Triggerliste in `llm.py` ueber Online-Routing.
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2. `deep_research` ist faktisch deaktiviert.
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In `tools/deep_research.py` steht `TOOLS = []`.
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Der Handler existiert noch, aber das LLM sieht das Tool nicht und kann es nicht normal aufrufen.
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3. Es gibt gewachsene Sonderlogik in `llm.py`.
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Darin stecken u.a. Preis-/Einheitenregeln, Routing-Heuristiken und Bild-Sonderfaelle.
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Das ist funktional entstanden, aber architektonisch nicht sauber getrennt.
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4. Der aktuelle Zustand ist nicht sauber versioniert.
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`homelab-ai-bot/llm.py` ist lokal geaendert, aber nicht committed.
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Der laufende Zustand und der Git-Stand sind also aktuell nicht identisch.
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5. Das Vision-Standardmodell ist derzeit `qwen3-vl:32b`.
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Dieses Modell war auf der 3090 fuer Bot-Nutzung spuerbar zu langsam.
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Das Routing kompensiert das aktuell durch Online-Ausnahmen, loest aber nicht die Grundarchitektur.
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## Was weiterhin funktioniert
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- Tool-Loader und Handler-System funktionieren grundsaetzlich.
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- Die meisten Tools sind modellunabhaengige Python-Handler und bleiben nutzbar:
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- `web_search`
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- `memory_*`
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- `get_feed_stats`
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- Proxmox / Loki / Grafana / Prometheus / Mail / SaveTV / Seafile / Tailscale / PBS / WordPress
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- Goldpreis-Test ueber `web_search` + `gpt-4o-mini` lieferte plausibles Ergebnis statt Gramm/Unze-Verwechslung.
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## Was aktuell nicht als stabil gelten darf
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- `deep_research`
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- sauberes `local-first` Routing
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- Preis-/Recherche-Routing als finale Architektur
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- Bot-Verhalten bei weiteren Sonderfaellen ausserhalb des bisher getesteten Bereichs
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## Eigentliches Zielbild
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- Standardaufgaben lokal
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- Bild-/OCR-/Scraper-Aufgaben lokal
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- Online nur fuer klar definierte Ausnahmen:
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- Preisfragen
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- Web-Recherche
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- Deep Research
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- Routing zentral und explizit im Code, nicht ueber gewachsene Prompt-Sonderregeln
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## Naechster sinnvoller Schritt
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Kein weiterer Quick-Fix.
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Stattdessen sauberer Umbau von `llm.py` in eine klare Routing-Architektur mit drei expliziten Pfaden:
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1. lokaler Standardpfad
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2. lokaler Vision-Pfad
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3. Online-Recherchepfad
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# Infrastruktur — Live State
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> Auto-generiert: 2026-03-21 01:30
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> Auto-generiert: 2026-03-21 01:45
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## pve-hetzner Disk
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| Mount | Belegt |
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# Smart Home Muldenstein — Live State
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> Auto-generiert: 2026-03-21 01:30
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> Auto-generiert: 2026-03-21 01:45
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## Backup-Status
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- Letztes Backup: 563MB, 2026-03-20 04:01
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